PAY PİYASALARINDA VOLATİLİTE TAHMİNLEMESİ: BORSA İSTANBUL MALİ VE SINAİ ENDEKSLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Simple item page
dc.creatorEGE, İlhan
dc.creatorNUR TOPALOĞLU, Tuğba
dc.date2019-12-31T00:00:00Z
dc.date.accessioned2020-10-11T18:48:45Z
dc.date.available2020-10-11T18:48:45Z
dc.descriptionBu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) Mali (XUMAL)ve Sınai (XUSIN) Endekslerinin 07.01.2007-03.02.2019 dönemine ilişkin haftalıklogaritmik getirileri ele alınarak volatilite tahminlemesi yapılmasıamaçlanmıştır. Çalışmada simetrik ve asimetrik koşullu değişen varyansmodelleri kullanılmıştır. Bu kapsamda ilk olarak serilere ilişkin en uygun ARMAmodeli belirlenerek simetrik model olan GARCH ve asimetrik model olan APGARCHile endekslerin volatilite yapısı araştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda BISTMali endeksi için en uygun tahmin modeli GARCH (1,1), BIST Sınai endeksi içinen uygun tahmin modeli ise APGARCH(1,1) olarak belirlenmiştir. BIST Sınaiendeksine ilişkin APGARCH (1,1) modelinde kaldıraç parametresi 𝛾1 pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Bu durum BISTSınai endeksinde negatif getiriler için kaldıraç etkisinin varlığınıgöstermektedir. Dolayısıyla BIST Sınai endeksinde meydana gelecek negatifşoklar, endeks üzerinde aynı büyüklükteki pozitif şoklardan daha fazla etkiyarattığı söylenebilmektedir.
dc.descriptionIn this study, it is aimed to estimate thevolatility of BIST Financial and Industrial Indices by considering the weeklylogarithmic returns for the period of 07.01.2007-03.02.2019. In the study,symmetric and asymmetric conditionally varying variance models were used. Inthis context, firstly the most suitable ARMA model for the series wasdetermined and the volatility structure of the indices was investigated byusing the symmetrical model GARCH and the asymmetric model APGARCH model. As aresult of the study, the most appropriate estimation model for BIST FinancialIndex is GARCH (1,1) and the most appropriate estimation model for BISTIndustrial Index is APGARCH (1,1). The leverage parameter 𝛾1 was positive and significant in the APGARCH (1,1) model for BIST industrialindex. This situation shows the existence of leverage effect for negativereturns in BIST Industrial Index. Therefore, it can be said that the negativeshocks in the BIST Industrial Index will have more impact on the index than thepositive shocks of the same size.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://dergipark.org.tr/tr/pub/makuiibf/issue/51427/525838
dc.identifier10.30798/makuiibf.525838
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11672/3133
dc.languagetr
dc.publisherMehmet Akif Ersoy University
dc.publisherMehmet Akif Ersoy Üniversitesi
dc.relationhttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/913787
dc.sourceVolume: 6, Issue: 3 618-633en-US
dc.source2149-1658
dc.sourceMehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
dc.subjectVolatilite,Pay Piyasaları,Borsa İstanbul,Volatilite Modellemesi
dc.subjectVolatility,Stock Market,Borsa İstanbul
dc.titlePAY PİYASALARINDA VOLATİLİTE TAHMİNLEMESİ: BORSA İSTANBUL MALİ VE SINAİ ENDEKSLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMAtr-TR
dc.titleVOLATILITY PREDICTION IN STOCK MARKETS: AN APPLICATION ON BORSA ISTANBUL FINANCIAL AND INDUSTRIAL INDEXESen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article

Files

Collections

Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty